為提高礦井突水水源識別的精度,提出一種改進鯨魚優(yōu)化算法（IWOA）-混合核極限學(xué)習(xí)機（HKELM）的水源識別模型。首先將高斯核函數(shù)和多項式核函數(shù)相結(jié)合,構(gòu)造學(xué)習(xí)能力和泛化性能較好的HKELM;然后針對鯨魚優(yōu)化算法（WOA）易陷入局部最優(yōu)的問題,提出IWOA算法,引入帳篷映射、改進非線性因子以及設(shè)置反向精英學(xué)習(xí)閾值等3種策略來降低算法過早收斂的概率,并得到更優(yōu)結(jié)果;最后將新莊孜礦的突水水源資料作為仿真數(shù)據(jù),降維處理后輸入到IWOA-HKELM模型中結(jié)果預(yù)測。研究表明:通過IWOA優(yōu)化HKELM參數(shù),可提高HKELM的整體預(yù)測性能;IWOA-HKELM的預(yù)測結(jié)果與實際情況完全一致,與其他模型相比,該模型的平均分類準(zhǔn)確率明顯提高,平均均方誤差和分類準(zhǔn)確率標(biāo)準(zhǔn)差明顯降低。 

【文章來源】：中國安全科學(xué)學(xué)報. 2019,29(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 鯨魚優(yōu)化的HKELM
    1.1 HKELM
    1.2 IWOA
        1.2.1帳篷映射
        1.2.2改進非線性因子
        1.2.3反向精英學(xué)習(xí)閾值策略
    1.3 IWOA-HKELM步驟
2 礦井突水水源識別
    2.1 數(shù)據(jù)處理
    2.2 參數(shù)設(shè)置
    2.3 試驗結(jié)果和對比分析
    2.4 IWOA算法的參數(shù)分析
3 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于EIM和FCE的礦井突水水源判別研究[D]. 馮琳.太原理工大學(xué) 2015



本文編號：3279128